深度学习彻底改变了医学图像分析。通过识别医学图像中的复杂模式，它可以帮助我们解释有关生物系统的重要见解。因此，如果您希望利用深度学习进行医疗诊断，本文可以成为在医疗数据集上微调YOLOv9 实例分割的良好起点。
实例分割模型不是简单地将区域分类为属于特定细胞类型，而是精确定位和描绘单个细胞实例的确切边界。首先，我们将讨论使用 Ultralytics 在自定义医疗数据集上微调最新的 YOLOv9 分割模型，然后将其与更加精细的 YOLOv8-seg 模型进行比较。
什么是实例分割？
实例分割涉及将给定图像或体积的每个像素或体素分类到特定类别，并为各个对象的像素分配唯一的标识。另一方面，语义分割也
